黑龙江省主要农业气象灾害特征及其对粮食产量影响的灰色关联分析

[目的]了解黑龙江省主要农业灾害的变化特征及其对粮食产量的影响,为相关部门制订粮食生产决策提供科学依据.[方法]以黑龙江省1972～2012年干旱、洪涝、风雹及低温灾害的受灾面积数据、同期粮食平均单产及四大粮食作物(玉米、水稻、大豆、小麦)单产数据为样本,利用灰色关联分析法探讨主要农业气象灾害特征及其对粮食产量的影响因素.[结果]20世纪80年代黑龙江省受涝灾影响较严重,受灾比相对较高,而干旱受灾比相对较低;20世纪70、90年代及2000年以后黑龙江省干旱受灾比相对较高,处于较干旱阶段.20世纪70年代是低温冷害和风雹灾害相对集中的时期,80年代受灾比减弱,但后期出现反弹趋势.1972～2012年黑龙江省农业受灾程度和粮食总产呈波动性变化,受灾严重年份粮食总产基本呈下降趋势,灾害性天气直接影响粮食生产.灰色关联分析表明,干旱是影响粮食作物平均单产及水稻单产最大的农业气象灾害,洪涝灾害次之;对于玉米和大豆,洪涝的影响略大于干旱;小麦受干旱和低温影响较大,而风雹和洪涝次之.[结论]干旱和洪涝是影响黑龙江省粮食生产的主要气象灾害.根据黑龙江省西旱东涝的特点因地制宜推广减灾技术,可有效减轻灾害损失.     

2012年商丘市睢阳区玉米受灾后产量损失评估

依据2012年玉米受灾后调查的数据,通过气象资料的查询和调研数据的整理分析,介绍了商丘市睢阳区玉米风灾、涝灾的成因,以及风灾、涝灾对玉米产量性状和产量的影响,并对玉米受灾后产量损失情况进行了评估。     

安徽省滁州市农业气象灾害对农业生产的影响（英文）

结合1988~2012年安徽省滁州市农业灾害受灾资料,分析当地多发、易发的气象灾害种类、特点及其对农业生产造成的影响,并探讨了滁州市气象部门近年来对主要农业气象灾害的防御措施。     

2014年商丘市睢阳区小麦受灾情况及防御措施

介绍2014年商丘市睢阳区小麦产量情况,分析2014年睢阳区小麦小麦产量的影响因素、受灾的原因,并提出相应的防御措施,以为商丘市睢阳区小麦生产提供参考。     

广西农业气象灾害特征分析及其对农业生产的影响

摘要：利用广西1981～2012年干旱、洪涝、低温冷害和风雹等4种农业气象灾害数据,并结合粮食作物单产资料,采用线性回归、滑动平均和灰色关联分析方法,研究了广西近32a来农业气象灾害的变化特征及其对广西农业生产的影响。结果表明,1981～2012年4种农业气象灾害的受灾率变化均不明显,但具有阶段性特征。20世纪80年代至90年代初,干旱受灾率呈递增趋势,1988-1992年受灾率居高不下,均在20%以上,90年代中后期较小且变化平缓,21世纪以后广西又处于较旱阶段;洪涝、风雹、低温冷害在20世纪80年代至90年代初受灾率均相对较小,尤其是低温冷害少有发生;90年代中后期及以后,洪涝受灾率呈明显周期性波动减小,风雹受灾率呈明显周期性波动增大,低温冷害也呈周期性的暴发。4种农业气象灾害对农业影响程度为：粮食作物平均单产、早稻单产、晚稻单产、玉米单产是干旱＞洪涝＞风雹＞低温灾害;对单季稻而言,洪涝＞干旱＞风雹＞低温灾害,说明干旱和洪涝是影响广西农业生产的主要气象灾害。     

淄博市农业气象灾害时空分布及对粮食产量的影响

为揭示淄博市农业气象灾害风险,保障粮食安全生产,根据1983—2020年淄博市农业气象灾情资料和粮食产量数据,运用趋势分析、灰色关联法和Hurst指数等方法,分析了淄博主要农业气象灾害时空分布,并对灾害发展趋势及与粮食产量的关联度进行了探讨。结果表明：（1）淄博市农业气象灾害频发,从发生频率排序依次为干旱、大风、冰雹、暴雨洪涝、台风、冷冻灾害,灾害比重年际差异大。（2）4类主要农业气象灾害受灾率均以下降趋势为主,空间分布不均：干旱灾害高青、沂源受灾最重;暴雨洪涝灾害高青最为严重;大风灾害桓台和周村受灾最为严重;冰雹灾害高青受灾最为严重。（3）受灾率未来变化趋势为反持续性上升趋势;与粮食产量关联分析显示,干旱关联度最大,大风、暴雨洪涝灾害次之。未来淄博市农业气象灾害风险严峻,干旱是影响粮食产量的主要气象灾害,应加强防治。     

河南商丘小麦晚霜冻害的发生原因及预防补救措施

近年来,随着气候的变化,小麦晚霜冻害发生越来越频繁,是商丘市重要的气象灾害之一,严重影响小麦产量。该文通过对当地小麦晚霜冻害的发生原因、影响因素及预防补救措施进行分析,旨在提高防御小麦晚霜冻的水平,保障小麦生产安全。     

豫东麦田冻害、旺长的防御措施

一、小麦冻害 小麦冻害是商丘市小麦生产上的主要气象灾害之一,它发生频繁,面积大、危害大,严重影响和制约小麦的生产.近年来,小麦冻害几乎年年发生,给小麦生产造成严重损失. (一)小麦冻害类型 小麦冻害的类型有两种:冬季冻害和春季冻害.     

安徽省近33年农业气象灾害年景评估

利用安徽省1978-2010年农作物播种面积、受灾类型及其受灾面积资料,分析农业气象灾害时空分布特征;采用灰色关联度及农业气象综合灾损模型,开展农业气象灾害年景评估.结果表明:安徽省气象灾害造成的农作物受灾面积年际波动大;农业气象灾害空间分布特点为淮北地区最重,江淮之间南部和沿江地区次之,大别山区、皖南山区以及部分城市周边相对较轻.各类气象灾害对农业受灾的影响大小依次为:暴雨洪涝＞旱灾＞风雹灾＞低温雨雪冰冻灾,其中暴雨洪涝和旱灾影响大,受灾程度重;安徽省农业气象灾害较轻年景出现频率为55％,其中灾害最轻年份为1981年,而较重年景占12％.灾害最重的年份为1991年.上述年景评估结果与安徽省农业受灾历史记录较吻合.     

里下河地区直播水稻气象灾害风险评估

运用盐城市气象台和盐都区气象局积累的50年气象资料,从气候学角度分析了江苏里下河地区气象灾害对直播水稻的影响程度,并提出相应对策。结果表明:6月10日前播种的早熟品种可在8月31日前齐穗,所受灾害仅为5～6年一遇的暴雨和5年一遇的台风;9月10日前齐穗的所受灾害为5年一遇的暴雨、台风和7年一遇的18℃的低温;对于9月10日以后齐穗的,越往后受灾概率越大。从气候角度而言,里下河地区大麦茬选择早、中熟品种,6月10日前直播,小麦茬选择早熟品种,6月20日前直播,受灾程度均较小,还是可行的。其余时段其它品种直播,受灾风险较大。     

商丘市小麦锈病预测模式研究

以商丘市1995～2005年的小麦锈病发病面积、地面气象资料和大气环流特征量为依据,利用相关系数法进行因子普查,筛选出了影响商丘市小麦锈病发生和流行的主要地面气象因子和大气环流特征因子及其时段。利用多元回归方法建立了发病面积的数学预测模型。多元回归模型历史拟合准确率为87.2%,利用2006年的气象资料进行试预报,预测准确率93.8%。     

浅析扬州市小麦生产中主要气象灾害的影响及防御对策

气象灾害是影响小麦产量的重要因子,通过对江苏省扬州市1990-2016年期间干旱、洪涝、低温冻害、风雹、高温等主要气象灾害对小麦产量的影响分析,阐述了不同类型气象灾害的表现和发生特点,并结合扬州市小麦生产实际情况,提出了相关气象灾害的综合防御对策。     

黑龙江省近35年农业气象灾害受灾率变化特征

利用Mann-Kendall趋势检验法、Morlet小波分析方法和GIS软件分析,黑龙江省1980~2015年农业气象灾害数据。结果表明,1980~2015年,黑龙江省农业气象灾害受灾率呈降低趋势,且降低趋势在95%置信水平下显著;农业气象灾害在近35年内呈周期性震荡变化,受灾率变化主要时间尺度为18a。农业受灾率和受灾面积比重在黑龙江省空间分布规律基本一致,在同一纬度上,二者均从西向东呈递减趋势,在同一经度上,从南向北呈先增后减变化。农业气象灾害主要集中在黑龙江省西南部地区。     

景德镇市2012年春季连阴雨天气对农业的影响初步评估

2012年1月1日～3月9日景德镇市出现了长时间连阴雨天气。利用2012年1～3月景德镇市国家气象观测站观测数据和1981～2010年景德镇市常规气象统计资料平均数据,结合景德镇市气象局、景德镇市农业局对灾情的调查数据对此次连阴雨天气过程进行了分析。结果表明:2012年1月1日～3月9日景德镇市连阴雨天气过程具有降水量大、气温偏低、日照明显偏少的特点;此次受灾范围大、损失重,农业应急准备还有待于进一步加强;气象灾害评估水平还有待进一步提高。     

近18年四川主要气象灾害对农业生产和经济的影响分析

基于2003—2020年气象灾害和农业经济数据,利用回归分析探究气象灾害受灾率和灾害损失对四川省农业生产和经济的影响。研究结果表明,气象灾害对四川省农业经济具有显著的负面影响,且暴雨洪涝和干旱的影响最大,其次是冷冻害(雪灾)和局地强对流;干旱、冷冻害(雪灾)和局地强对流3种灾害造成的经济损失呈下降趋势,而暴雨洪涝灾害则有所加剧;农业生产总值与暴雨洪涝、干旱和冷冻害(雪灾)受灾率呈正相关;农村常住人口人均可支配收入与暴雨洪涝、干旱和局地强对流受灾率呈负相关;农业固定资产投资与干旱、局地强对流受灾率呈显著正相关。针对四川省主要气象灾害对农业生产和经济的冲击,本文从重点灾害防御、政府保险补贴政策、智能化气象灾害管理和科学减灾防治理念四个角度提出相关建议,旨在为四川省农业经济的稳定发展提供理论性参考。     

气象灾害对西宁市农业经济的影响分析

基于西宁市2010—2020年的相关数据,分析气象灾害对西宁市农业经济的影响,运用计量软件就气象灾害受灾率和灾害损失对农业经济的影响进行回归分析。结果表明：西宁市气象灾害对农业经济发展的影响显著,干旱、洪涝和冰雹灾害对农业经济的影响最大,其次是低温冻害和雪灾,其中干旱引发受灾面积最大,受灾率最高,洪涝累计造成经济损失最严重。冰雹、洪涝、雪灾均不利于人均粮食产量的增加。冰雹受灾率越大,农村常住人均消费支出越低;洪涝受灾率越大,农村常住人均消费支出越高。洪涝灾害对人均农业产值的增加具有一定的积极作用,对农业固定资产投资的增加具有一定抑制作用。     

四川省主要气象灾害对农业经济的影响分析

气象灾害是影响四川农业经济发展的主要因素,从灾害损失与受灾率角度,以四川省2010～2019年相关气象数据为对象,使用计量软件,对气象灾害与农业经济的影响相关性进行分析,展现了气象灾害对四川省农业经济的影响。结果表明：暴雨洪涝灾害对四川省农业经济的影响最为显著,其受灾率最高,引发受灾面积最大,总共造成的经济损失最为严重,暴雨洪涝、旱灾、风雹和冷冻灾害均不利于四川省农业总产值的增加。自然灾害直接经济损失与暴雨洪涝、旱灾、风雹灾害相关系数为正,与冷冻灾害相关系数为负。暴雨洪涝、旱灾、风雹灾害、冷冻灾害与农村居民人均可支配收入和农村居民人均消费支出均呈现负相关。     

河南省农业气象灾害时序特征及对粮食生产的影响

对河南省自1978年以来的农业气象灾害时序特征及对粮食生产的影响从受灾和成灾两个层面进行综合研究.结果表明,在各类农业气象灾害中以旱灾最为严重,其次是水灾,再次是冰雹和霜冻灾害,其中旱灾和水灾占到了80％以上,是河南省的主要农业气象灾害;各类农业气象灾害均呈现出规律性波动变化,表明进行农业气象灾害周期性规律研究是可行的;受灾与成灾的面积呈现出一定周期性波动,并且相应年份的农业气象灾害受(成)灾面积的灾损程度与粮食总产呈负相关.研究结果与河南省农业气象灾害发生的实际情况基本吻合,为河南省的农业生产及灾害防治提供了理论依据.     

2000-2019年我国农业气象灾害灾情特征分析

气象灾害是制约农业生产的重要因素之一,对气象灾害的灾情特征进行分析,可以为我国农业技术发展、防灾减灾决策部署提供依据。基于2000—2019年农业气象灾害数据,本文对近20年我国主要农业气象灾害的受灾特点和变化规律进行分析,结果表明,近20年间,我国主要农业气象灾害引起的农业受灾面积均有不同程度下降;虽然旱灾引起的农业受灾面积下降趋势最为明显,但其目前仍然是我国最主要的农业气象灾害;作为第二大农业气象灾害的水灾,其农业受灾面积整体呈下降趋势但存在起伏波动变化。风雹灾和冷冻灾引起的受灾面积仅占农业受灾总面积的10%左右,且均呈不显著下降趋势。未来农业发展和防灾减灾工作中,应加强政策导向,不断提升农业技术创新推广、完善气象灾害预测预警系统、制定全面有效的灾害应对措施。     

庆阳市主要农业气象灾害特征分析及年景评估

根据庆阳市多年灾情数据,分析农业气象灾害的时空分布特征,采用受灾率及其标准化值,开展农业气象灾害分级及年景评估。结果表明,庆阳市主要农业气象灾害为冰雹、暴雨洪涝、干旱以及低温冻害,每年均受到不同程度的农业气象灾害影响;秋冬两季发生气象灾害次数较少,春、夏、秋初季次数相对较多,主要集中在4—9月,6—8月较为明显;干旱造成的农业灾害最为严重,其次为冰雹灾害,暴雨洪涝和低温冻害最轻;塬区农业气象灾害相对较少,受灾程度较轻,川道区天气现象复杂,受灾程度严重;冰雹灾害造成的农业致灾程度均在大灾及以下,暴雨洪涝、干旱以及低温冻害3种致灾程度极端性明显,年景评估中轻灾年出现频率最多。